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AI是否會讓我們變成更好的人類?

編輯:songqiuxia 2018-06-06 11:13:26 瀏覽:1782  來源:鎂客網(wǎng)

  近日,以“深度視野,對話未來”為主題的首屆“中新人工智能高峰論壇”在新加坡·南京生態(tài)科技島召開。

  本次論壇,大咖云集,匯聚了李德毅、周志華、凌曉峰等多位中、新方院士,以及科大訊飛、小i機(jī)器人、云知聲等企業(yè)代表。其中,加拿大西安大略大學(xué)教授、杰出研究員,數(shù)據(jù)挖掘及商業(yè)智能實驗室主任、加拿大工程院院士凌曉峰發(fā)表了以“AI大趨勢”為主題的演講。

凌曉峰:AI讓我們變成更好的人類

圖 | 凌曉峰

  凌曉峰思維敏捷,樂觀爽朗。在人工智能、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用、智能系統(tǒng)開發(fā)等方面超過25年的研究,讓他對AI的未來充滿熱忱和自信。

  他認(rèn)為,在50年以后,或者更久的未來,機(jī)器人大腦可以取代90%的人類。所以還是會有一小部分最聰明的人類是取代不了的。那我們就要有更好的方法去教育我們的孩子,我指的更好的教育不是指成為高考成績最好的,而是各方面包括思維掌握的最好的人類才能夠制造和掌控人工智能,讓它為人類服務(wù)。

  現(xiàn)任蘇州大學(xué)人工智能研究院院長的凌曉峰屢屢提及教育的話題,在他看來,人才的教育培養(yǎng),教育的方式、課程的設(shè)計等方面對于人工智能的未來發(fā)展都有著深遠(yuǎn)的影響。

  以下,是凌曉峰的演講實錄:

  我是從加拿大西安大略大學(xué)過來的,現(xiàn)在在中國也有不少合作方面的工作。

  首先,我想說明一點,大家說人工智能說了這么久,人工智能到底是干什么的?

  人工智能,簡單來講就是要自動化或者是模擬人的智能。但是有一點非常關(guān)鍵的,什么叫人的智能?我們怎么定義人的智能,因為只有這樣我們才能夠人的智能去比較,看看人工智能到底有沒有達(dá)到人的智能。

  所以大家有時候微信里面經(jīng)常收到一些小的東西,說測一下智能,測一下你的情商,測一下你抗挫折的程度等等,這些我想告訴大家都非常不科學(xué)。做了這些東西之后,也不要洋洋得意。為什么我敢這么說呢?我兒子小的時候經(jīng)過了一場非常嚴(yán)格的智商的測試,這個測試是為了我們在加拿大,他們要選一個gift class,所以就挑一些孩子出來做智商測試。我說我能不能旁聽這個智商測試是怎么回事?這是一個人的智能的測試。

  這個測試大概要一個小時的時間,是一個心理學(xué)家跟一個孩子,就是我的兒子,一對一的一個小時的以對話為主,也有些實務(wù)的這樣一個測試。這個測試分成七類,不同的類別,所以大家就知道,這一點就可以看出人的智能是一個非常復(fù)雜的過程。

  它其中包括什么呢?包括看你能記住多少東西,如果說記住多少東西是我們一個智能的話,計算機(jī)肯定比人做得好了。它也包括另外一部分,比如說他會問我兒子為什么一個城市會有免費的圖書館?這個圖書館的書是誰買的?為什么要建立一個免費的圖書館?這對于一個十幾歲的孩子來講這還是有挑戰(zhàn)性的問題,也許在座的都不知道為什么,是吧?所以這就說明人的智能有很多的測試辦法,我們原來講的人工智能是看它能不能跟一個普遍人有區(qū)別,沒有區(qū)別的我們就叫人工智能。我們現(xiàn)在中國有這么多的人口,干嗎還要做人工智能,跟普通人區(qū)分不開呢?

  所以我們做人工智能一定要有一個標(biāo)準(zhǔn),這個標(biāo)準(zhǔn)也許是下圍棋下得好,也許是做診斷做得好,也許是對話對得好,或者是跟普通人完全一樣,不同的標(biāo)準(zhǔn)能發(fā)展出不同的人工智能,能達(dá)到我們不同的目的。這一點我想先強(qiáng)調(diào)一下,做人工智能要清楚的一個目標(biāo)。

  1950年代的時候,我們就有計算機(jī)的人工智能系統(tǒng),它可以玩這樣簡單的我們小時候都玩的一個游戲,就是看誰能夠把它弄成一條線。最近幾年AlphaGo出來了,圍棋能夠打敗世界冠軍。甚至出現(xiàn)了AlphaGo Zero,被號稱是不用人的知識,就能夠超越人類學(xué)習(xí)到馬斯特(音)。但是我想大家可以想一想,這個3×3的跟19×19的,這個本質(zhì)上是一樣的大家說對不對?它的棋盤是有限的,游戲規(guī)則是定好的,勝負(fù)規(guī)則也是定好的。

  當(dāng)然這個圍棋非常困難,是因為它每一步棋下的可能性非常多,比原來的要多很多,而且它下的步數(shù)要多很多,但是它可以被計算機(jī)來模擬,有快速的計算機(jī)可以反復(fù)地在它的大腦里頭下無數(shù)盤這樣的棋,非常快地下無數(shù)的棋,所以得出怎樣的下法是贏,怎樣的下法是輸。它不用人的知識去學(xué),恰恰是因為它所有的東西都是定義好的。

  我們就說我們可以拿這東西進(jìn)行醫(yī)療,可以進(jìn)行自動駕駛,也不用人的知識了。這個實際上大家認(rèn)真想一想就知道這是辦不到的,為什么呢?假設(shè)你有一個病人來,他得了什么病,需要開刀,你能把這個病人模擬一萬次手術(shù)的過程嗎?所以在人的這些智能里頭,實際上都要落地做的事情。而不能在計算機(jī)里面去模擬。我們現(xiàn)在的人工智能需要收集大量的例子,現(xiàn)在確實有很多泡沫,并且會把事情無限放大,放大很多倍,特別是發(fā)現(xiàn)中國這個事情是比較嚴(yán)重的。

  第一,人工智能是會自學(xué)的,也就是我們現(xiàn)在的軟件工程師,現(xiàn)在計算機(jī)的軟件還是要靠人來給它編程,很快地我們會讓計算機(jī)自己來編程,軟件由計算機(jī)來寫。實際上我們現(xiàn)在已經(jīng)正在做到的,比如說我,還有周志華老師都是做機(jī)器學(xué)習(xí)的,機(jī)器學(xué)習(xí)主要是從數(shù)據(jù)中間學(xué)習(xí)一個解決問題的本領(lǐng),這個學(xué)習(xí)的過程以及產(chǎn)生的結(jié)果,就是一個程序,它可以用來解決原來沒有碰到過的問題。具體的我就不講,這一點確實是將來一個趨勢,讓計算機(jī)來學(xué)習(xí),包括學(xué)習(xí)自動駕駛。

  第二,科學(xué)的發(fā)現(xiàn)將來也會自動化。這個意思就是要取代我們科學(xué)家了,就是我們也是計算機(jī)學(xué)家,將來很多的工作也可以用計算機(jī)來替代。這個過程也確實會出現(xiàn),但是也會很漫長,這里涉及到幾個非常重要的,一個是我們?nèi)酥来罅康闹R,計算機(jī)這些知識,即使你裝在電腦里面它也未必理解和能夠高效利用。第二,就是計算機(jī)可以模擬,但是人需要實際去操作,只有實踐才能給出真正的結(jié)果,修正進(jìn)一步的試驗。這個過程計算機(jī)模擬是模擬不出來的,所以這個過程是非常漫長,這是一個非常有意義的工作。

  第三,不僅將來藍(lán)領(lǐng)工人會被替代,會被工業(yè)機(jī)器人替代,將來白領(lǐng)工人,包括各種各樣的辦公室里面的工作人員、法庭的秘書等等都會被替代。現(xiàn)在科大訊飛已經(jīng)可以做出各種各樣的翻譯、記錄,都可以被計算機(jī)來替代。這個是現(xiàn)在正在發(fā)生的。

  也許我們搞人工智能有一個非常矛盾的東西,我們說我們做人工智能要大上快上,要產(chǎn)生各種各樣智能。但是同時我們會替代普通的人,藍(lán)領(lǐng)工人,也替代白領(lǐng)工人。

  在這里我想強(qiáng)調(diào)一點,說一點點我做的工作,非常快,就是教育。做個非常簡單的比較,計算機(jī)或者人工智能需要大數(shù)據(jù),需要算法,需要計算力GPU,人需要知識,這是相對應(yīng)的。大數(shù)據(jù)跟知識相對應(yīng),算法跟思維方式相對應(yīng),GPU跟大腦的硬件相對應(yīng)。這里面我們可以看見,我們應(yīng)該更加訓(xùn)練我們的孩子,他的思維能力和思維方法,而不是死記硬背知識。

  中國的教育很可能更加強(qiáng)調(diào)于死記硬背知識,大考也是考知識,我們要強(qiáng)調(diào)思維能力和思維方法,這樣才能讓我們的下一代,至少我們下一代其中的20%或者是10%,高智商高能力的人能夠更好地去發(fā)展人工智能,剩下的人也許就吃喝享受,因為沒有這么多的工作可以讓他們做,這是完全可能的。

  除了人的教育,我做了不少這樣的工作,對于研究生的教育我也做了不少。關(guān)于研究生怎么要做學(xué)術(shù),他的發(fā)展,都做了研究,出了一本書,在中國臺灣和北美都有出版。#p#分頁標(biāo)題#e#

  第四,就是我們要不光是是和不是。很奇怪的事,計算機(jī)就是0和1,黑和白,但實際上真正的智慧是要靠一個定量的分析,我到底有百分之幾,84%還是94%的可能性,我認(rèn)為這個決策是正確的,是定量的。所以這個定量的分析是人工智能的一個關(guān)鍵,也是我們?nèi)诵枰獙W(xué)習(xí)的。

  第五,就是以后什么東西都是數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),要有數(shù)據(jù)才能夠進(jìn)一步地告訴你怎樣是個性化的,包括生產(chǎn),個性化的診斷等等。

  這里我簡單舉一下我說的這個例子,是個性化的。具體來講,是我在加拿大跟我的學(xué)生,還有我的團(tuán)隊做了一個小小的系統(tǒng),是一個對糖尿病這種慢病來講是一個非常有效的方法。簡單來講,它可以通過這個APP上傳個人的數(shù)據(jù),他就能夠在云端進(jìn)行分析,分析出個性化的建議,然后再把這個建議送給個人。同時我們也能夠跟用戶進(jìn)行交流,這個在加拿大的保險公司都在實施。

  在中國也許有更加好的辦法,因為在中國很多的實施辦法比較靈活一些。怎么做?因為我們這個系統(tǒng)有一個小小的問題,就是病人往往喜歡吃,你叫他記錄他不愿意,他也看不出這個結(jié)果,所以他很快就放棄。或者他吃了一大盤很好吃的食物,他也不給你記錄。怎么辦呢?你沒數(shù)據(jù)。

  我們在中國已經(jīng)實施了,就是把打胰島素的糖尿病人招在這個地方,連吃帶住在一起,我們給你進(jìn)行封閉式的挑戰(zhàn),可以讓你看到五天以后你不光是胰島素的使用可以大量減少,而且血糖在正常的范圍之內(nèi)。這個問題可以解決非常大的國民健康的問題,有非常多的糖尿病人以及帶來的后果,以及對醫(yī)療資源的浪費,這里面就是一個個性化的例子。

  我就想通過這些簡單的例子,講一講現(xiàn)在我們要扎扎實實地做一些事情,包括教育,使得我們的人工智能能夠真正地給社會帶來好處。

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